Global PALSAR-2/PALSAR Yearly Mosaic, version 1

JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR
Disponibilità set di dati
2007-01-01T00:00:00Z–2020-01-01T00:00:00Z
Produttore di dati
Snippet Earth Engine
ee.ImageCollection("JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR")
Tag
alos alos2 eroc jaxa palsar palsar2 sar satellite-imagery

Descrizione

Una versione più recente di questo set di dati con dati per il periodo 2015-2021 è disponibile in JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR_EPOCH

Il mosaico globale PALSAR/PALSAR-2 da 25 m è un'immagine SAR globale senza interruzioni creata mediante la composizione di strisce di immagini SAR di PALSAR/PALSAR-2. Per ogni anno e località, i dati delle strisce sono stati selezionati mediante l'ispezione visiva dei mosaici di navigazione disponibili nel periodo, con quelli che mostrano una risposta minima all'umidità superficiale utilizzati in modo preferenziale. Nei casi in cui la disponibilità era limitata (ad es. a causa del requisito di osservazioni durante emergenze specifiche), i dati sono stati necessariamente selezionati dall'anno precedente o successivo, incluso il 2006. Shimada et al. 2014

Non sono disponibili dati per il periodo 2011-2014 a causa della differenza tra la copertura temporale di ALOS e ALOS-2.

Le immagini SAR sono state ortorettificate e corrette in base alla pendenza utilizzando il modello digitale di elevazione SRTM da 90 m. È stato applicato un processo di rimozione delle strisce (Shimada e Isoguchi, 2002, 2010) per equalizzare le differenze di intensità tra le strisce adiacenti, che si verificano in gran parte a causa delle differenze stagionali e giornaliere nelle condizioni di umidità superficiale.

I dati di polarizzazione vengono memorizzati come numeri digitali a 16 bit (DN). I valori DN possono essere convertiti in valori gamma naught in unità decibel (dB) utilizzando la seguente equazione:

  • γ₀ = 10log₁₀(DN²) - 83.0 dB

Attenzione:

  • I valori di backscatter possono variare in modo significativo da un percorso all'altro nelle aree forestali ad alta latitudine. Ciò è dovuto alla variazione dell'intensità di backscattering causata dal congelamento degli alberi in inverno.

Ulteriori informazioni sono disponibili nella descrizione del set di dati del provider. Dataset Description.

Bande

Bande

Dimensioni pixel: 25 metri (tutte le bande)

Nome Unità Dimensioni pixel Descrizione
HH 25 metri

Coefficiente di backscattering della polarizzazione HH, DN a 16 bit.

HV 25 metri

Coefficiente di backscattering della polarizzazione HV, DN a 16 bit.

angle gradi 25 metri

Angolo di incidenza locale.

date 25 metri

Data di osservazione (giorni dal 1° gennaio 1970).

qa 25 metri

Informazioni sull'elaborazione.

Tabella delle classi qa

Valore Colore Descrizione
0 #000000

Nessun dato

50 #0000ff

Oceano e acqua

100 #aaaa00

Sovrapposizione radar

150 #005555

Ombreggiatura radar

255 #aa9988

Terra

Termini e condizioni d'uso

Termini e condizioni d'uso

JAXA mantiene la proprietà del set di dati e non può garantire alcun problema causato o potenzialmente causato dall'utilizzo dei set di dati. Chiunque desideri pubblicare risultati utilizzando i set di dati deve riconoscere chiaramente la proprietà dei dati nella pubblicazione.

Citazioni

Citazioni:
  • Masanobu Shimada, Takuya Itoh, Takeshi Motooka, Manabu Watanabe, Shiraishi Tomohiro, Rajesh Thapa e Richard Lucas, "New Global Forest/Non-forest Maps from ALOS PALSAR Data (2007-2010)", Remote Sensing of Environment, 155, pp. 13-31, dicembre 2014. doi:10.1016/j.rse.2014.04.014.

Esplora con Earth Engine

Editor di codice (JavaScript)

var dataset = ee.ImageCollection('JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR')
                  .filter(ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-01-01'));
var sarHh = dataset.select('HH');
var sarHhVis = {
  min: 0.0,
  max: 10000.0,
};
Map.setCenter(136.85, 37.37, 4);
Map.addLayer(sarHh, sarHhVis, 'SAR HH');

Configurazione di Python

Per informazioni sull'API Python e sull'utilizzo di geemap per lo sviluppo interattivo, consulta la pagina Ambiente Python.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

dataset = ee.ImageCollection('JAXA/ALOS/PALSAR/YEARLY/SAR').filter(
    ee.Filter.date('2017-01-01', '2018-01-01')
)

sar_hh = dataset.select('HH')
sar_hh_vis = {'min': 0.0, 'max': 10000.0}

m = geemap.Map()
m.set_center(136.85, 37.37, 4)
m.add_layer(sar_hh, sar_hh_vis, 'SAR HH')
m
Apri nell'editor di codice